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本是学Java,想尝试大数据和数据挖掘,该怎么规划学习?

发布百知教育 来源:学习资讯 2019-08-30

现在大数据行业的兴起,是我们有目共睹的。Java出身想转大数据行业的人也是越来越多,那么说到大数据方向的工作,可能小伙伴还不熟悉,我们先说下大数据方向主要的工作岗位。

 

大数据方向的工作目前分为三个主要方向,分别是大数据工程师、数据分析师、大数据科学家。另外数据挖掘本质算机器学习,不过和数据相关,也可以跟大数据挂钩。


那了解了大数据相关的岗位,想转行到这里,需要学习哪些技能呢?那么在这里分享一下。

 

必须技能有: Java面向对象、JavaWeb开发、Hadoop、Java I/O与序列化、Redis、Kafka 、Storm、HiveMapreduce、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming )。

 

高阶技能有:机器学习算法、数据可视化、mahout库、MLlib、R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Aluxio。

 

那么工作岗位,岗位要求的技术都知道了,该怎么学呢?很多在路上的小伙伴可能很迷,学习路径具体要怎么规划。现教大家一套清楚明朗的学习方法。


一、学习目标:掌握JavaEE核心技术、能够使用MySQL操作和管理数据、掌握Java SSM框架的使用、能够完成Java Web项目、熟悉Linux编程的基本使用、通过ELK了解数据处理的整个过程。当然身为Java工程师这一目标已经达到了。

 

二、学习目标:掌握Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发、离线项目开发所需技能。完成这一目标可胜任初级大数据离线处理工作,如ETL工程师,Hive工程师,数据仓库工程师,HBase工程师等。

 

三、学习目标:掌握Scala基本编程、Spark架构基本内容及原理、Spark开发及使用、了解Spark机器学习。完成这一目标可胜任Spark开发工作,如Spark开发工程师,大数据实时处理工程师等。

 

四、学习目标:掌握Python基本使用、Python核心库的使用、Python爬虫、Python简单数据分析、理解Python机器学习。完成这一目标可胜任Python爬虫工程师,初级机器学习工程师工作。

 

五、学习目标:掌握大数据企业级项目开发的基本流程、项目开发的具体实现方法、大数据高可用集群管理、理解并掌握系统的安全性、授权及审计、数据保护等技能、可独立完成学业中匹配的真实一线项目。完成这一目标可胜任中级大数据开发工程师,Spark工程师,可视化工程师,ETL工程师相关工作。

 

Java方向想转大数据的学习目标是不是一下子清楚了呢,以上五个阶段所对应的薪酬也是呈阶梯上升的。掌握快速的学习路径,节节攀升不成问题。

 


因为大数据与数据挖掘已是当下工作的主流趋势,国家政策更是大力支持公司发展这项技术,因此企业对于大数据、数据挖掘相关人才是非常需要的,这也是很多程序员想转站的原因。

 

薪资高的职位人人渴望,毕竟谁跟钱过不去呢,但并不是人人都可以胜任的,从Java开始,是有优势的,这也是大数据与数据挖掘的必经之路。相信你,如果想转站大数据和数据挖掘,一定很快!

 


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